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451 ADVISORS

El enfoque basado en la cloud para obtener valor comercial de Big Data

Febrero de 2016

Según un estudio encargado por

© 2 0 1 5 4 5 1 R E S E A R C H , L L C | W W W . 4 5 1 R E S E A R C H . C O M

Consultoría

http://www.451research.com/

II

AC E R C A D E 451 R ES E A R C H 451 Research es una empresa destacada de consultoría e investigación de tecnologías de la información. Nuestras actividades se centran principalmente en la innovación tecnológica y la distorsión del mercado, y proporcionamos información fundamental a los líderes de la economía digital. Más de 100 analistas y consultores ofrecen esa información a través de investigaciones sindicadas, servicios de asesoramiento y eventos en directo a más de 1 000 organizaciones cliente en Norteamérica, Europa y el resto del mundo. 451 Research se fundó en 2000 con sede en Nueva York y es una división de The 451 Group.

ACERCA DE ESTA INVESTIGACIÓN 451 realizó seis entrevistas en profundidad a usuarios de Big Data cuya implementación principal está basada en la cloud. Estos usuarios se obtuvieron a partir de listas de clientes proporcionadas por Amazon Web Services (AWS). 451 Research analizó los resultados de estas entrevistas y, junto con nuestros análisis continuos de mercados y clientes, elaboró el presente informe.

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III

Resumen

Los avances constantes en cloud computing están haciendo rápidamente realidad la promesa de obtener valor comercial de Big Data. Ahora que hay miles de millones de dispositivos que transmiten datos en todo el mundo, las compañías más avanzadas han empezado a aprovechar la cloud para obtener grandes beneficios de este aluvión de datos. Entre estos beneficios se encuentran un tiempo de acceso al mercado más rápido de productos y servicios, un costo total de propiedad (TCO) menor, menores costos generales de administración en comparación con una infraestructura on-premises y un desarrollo de aplicaciones más ágil. 451 Research entrevistó en profundidad a seis organizaciones para examinar sus esfuerzos de adopción de Big Data basados en la cloud y los diversos servicios y herramientas que emplean. Estas entrevistas sacaron a la luz varios factores importantes que podrían resultar útiles a otras organizaciones que quieran generar perspectivas empresariales viables a partir de sus datos. Entre ellos se incluyen los siguientes:

• Una amplia gama de organizaciones pueden aprovechar los beneficios de Big Data. En el presente informe, las compañías entrevistadas representan diversos sectores: un proveedor de una plataforma de análisis de tecnologías móviles, un proveedor de una plataforma de aplicaciones móviles, un regulador de servicios financieros, una consultoría tecnológica, una empresa de estrategias de marketing y una empresa de servicios financieros tradicionales.

• Todos estos primeros intentos muy satisfactorios de obtener valor comercial de Big Data se sustentan en la capacidad de capturar, almacenar y procesar datos de la cloud de forma mucho menos costosa que lo que era posible en entornos on-premises. De esta manera, los usuarios han podido aprovechar técnicas de análisis avanzadas, especialmente por lo que respecta a la capacidad de analizar datos no estructurados para explotar la información almacenada por las compañías.

• Sorprendentemente, tras unas incursiones relativamente breves en la utilización basada en la cloud de Big Data, algunas organizaciones descubren que este cambio no es solo incremental al negocio, sino que se convierte en el mismo corazón de este.

• A menudo, los beneficios de Big Data basados en la cloud pueden medirse. En el caso de una organización, las consultas de datos a la cloud evidenciaron una impresionante mejora de 400 veces con respecto a las consultas realizadas on-premises. Otra empresa constató que el tiempo de ejecución de un análisis de riesgos y amenazas de vital importancia para el negocio pasó de entre 6 y 9 meses a una semana o menos, lo que supone una mejora del 98% con respecto a los sistemas on-premises.

Los entrevistados mencionaron también posibles problemas y obstáculos para los Big Data basados en la cloud. Si bien la cloud reduce enormemente el costo y otras barreras para el procesamiento de Big Data (como el tiempo y el esfuerzo necesarios para implementar la infraestructura necesaria), los usuarios de Big Data en la cloud afrontan los mismos problemas presentes en las implementaciones on-premises. El problema mencionado con más frecuencia es la carencia de personal cualificado en este ámbito incipiente. Para sacar rápidamente el máximo partido de los Big Data basados en la cloud, se recomienda elaborar un plan de capacitación.


5 formas en que la cloud ofrece valor comercial a los usuarios de Big Data

Las seis compañías que han colaborado en la realización de este informe utilizan la cloud para el procesamiento de Big Data a fin de aumentar su competitividad. Para ello, proporcionan a sus clientes productos o servicios que no habrían sido posibles o asequibles con los modelos de implementación o las técnicas tradicionales de análisis y procesamiento de datos.

El estudio señaló cinco formas fundamentales en que la combinación de cloud computing y análisis de Big Data está generando valor comercial:

1. Mayor rapidez de comercialización: los tiempos de consulta de una organización mejoraron un 4 000% con respecto a los sistemas on-premises, lo que permite una toma de decisiones mucho más rápida y fundamentada al mismo tiempo que reduce el tiempo de desarrollo de servicios y productos.

2. Menor TCO: ahorros de costos de más del 50% con respecto a los entornos on-premises.

3. Menores costos generales de administración: reducción de más del 50% en costos operativos, lo cual permite ahorrar valioso tiempo del personal de TI que se puede dedicar a tareas de desarrollo más estratégicas para el negocio.

4. Mayor agilidad de los desarrolladores: se puede pasar del concepto a la implementación en producción en tan solo 24 horas.

5. Nuevas oportunidades de ingresos: el acceso más rápido y sencillo a los análisis está ayudando a descubrir nuevas oportunidades de ingresos en cuestión de minutos, no de días.

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EL ENFOQUE BASADO EN LA CLOUD PARA OBTENER VALOR COMERCIAL DE B IG DATA

INTRODUCCIÓN 451 Research define Big Data como la materialización de nuevas perspectivas de inteligencia empresarial porque ahora es más viable económicamente almacenar y procesar datos que antes se pasaban por alto debido a las limitaciones funcionales y de costo que presentaban las tecnologías tradicionales de administración de datos. Esto incluye tanto orígenes de datos existentes como Web, datos de log de red y datos de log de servidor, así como otros nuevos: datos generados por máquinas y datos de redes sociales.

El historiador de la tecnología George Dyson lo dijo en pocas palabras cuando afirmó “Big Data es lo que sucedió cuando el costo de mantener la información fue menor que el desecharla". La veracidad de esta afirmación puede ser sin duda objeto de debate. Lo que no es discutible es que el costo del almacenamiento y el procesamiento de datos ha disminuido drásticamente en los últimos años, lo que permite a las compañías aprovechar técnicas de análisis más avanzadas para ofrecer una mayor inteligencia empresarial y ventaja competitiva.

Cloud computing ha desempeñado un papel importante a la hora de reducir el costo del almacenamiento y procesamiento de datos. Sin embargo, este es solo uno de los beneficios que puede ofrecer la cloud, junto con la agilidad empresarial y de los desarrolladores, adopción más rápida de tecnologías emergentes, alta disponibilidad y menores costos generales de administración y configuración de la infraestructura. En los últimos años, ha habido un aumento extraordinario en cuanto al número de enfoques para almacenar, procesar y analizar datos tanto en servicios alojados como de cloud.

La adopción de la cloud es una práctica generalizada, y la aparición de Big Data está provocando que cada vez más compañías busquen nuevas estrategias para generar percepciones a partir de datos que antes se pasaban por alto o que simplemente no se podían procesar de forma eficiente ni eficaz. Los servicios de cloud constituyen una alternativa a la infraestructura on-premises para el almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos, con independencia de su tamaño. Además, estos servicios pueden reducir los obstáculos que dificultan la adopción al disminuir la necesidad de hacer grandes inversiones de capital, hacer posibles modelos de pago por uso y facilitar la expansión mundial. De esta forma, las compañías pueden reducir el costo y el tiempo que supone la configuración de nuevas plataformas de análisis y procesamiento de Big Data.


El presente informe proporciona información general sobre las ofertas disponibles y las tendencias de adopción, desde una perspectiva del cliente obtenida por la interacción directa con las partes interesadas y los responsables de la toma de decisiones de las compañías. 451 Research realizó seis entrevistas en profundidad a compañías que utilizan servicios de cloud para lo siguiente:

• Cumplir sus objetivos de Big Data, identificando los objetivos del negocio y las métricas de éxito.

• Determinar los obstáculos actuales para el cumplimiento de esos objetivos.

• Identificar el papel que los proveedores de servicios en la cloud pueden desempeñar para ayudar al cumplimiento de esos objetivos.

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Índice

BIG DATA BASADOS EN LA CLOUD: VALOR COMERCIAL ELEVADO AL CUADRADO 1

OBJETIVOS DE NEGOCIO DE BIG DATA ............................................................................................................................................ 1

USUARIOS Y CASOS DE USO 4

APLICACIONES Y SERVICIOS ORIENTADOS A DATOS ................................................................................................................. 4

INFORMES EMPRESARIALES Y ANÁLISIS AVANZADOS .............................................................................................................. 4

CIENCIA DE DATOS ................................................................................................................................................................................. 5

DESAFÍOS: TÉCNICOS, DE PROCESOS, DE NEGOCIO 6

Posibles problemas de los proyectos de Big Data: ..................................................................................................................... 7

MEDIDA DEL ÉXITO 8

MAYOR RAPIDEZ DE COMERCIALIZACIÓN ..................................................................................................................................... 8

COSTO TOTAL DE PROPIEDAD ........................................................................................................................................................... 9

DESEMPEÑO DEL NEGOCIO............................................................................................................................................................... 10

AGILIDAD ................................................................................................................................................................................................. 10

EXPECTATIVAS 11


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Big Data basados en la cloud: valor comercial elevado al cuadrado

Si bien la adopción de cloud computing se asocia históricamente a startups vanguardistas, 451 Research ha comprobado que compañías de todos los sectores están investigando y adoptando servicios en la cloud. Este informe proporciona una instantánea de un grupo de compañías que ya han adoptado servicios en la cloud para sus iniciativas de Big Data, y ahora almacenan, procesan y analizan datos que antes se pasaban por alto debido a su incompatibilidad con la infraestructura on-premises tradicional, así como con las técnicas tradicionales de procesamiento y almacenamiento de datos.

Esta incompatibilidad obedece a distintos factores:

• Las bases de datos relacionales no estaban diseñadas para almacenar y procesar datos no estructurados.

• Las bases de datos relacionales no son adecuadas para procesar grandes volúmenes de datos.

• Las bases de datos relacionales son más apropiadas para procesar consultas predefinidas, y no permiten que los científicos y analistas de datos exploren conjuntos de datos en busca de nuevas perspectivas.

No obstante, como se ha señalado anteriormente, creemos que el factor principal impulsor de la adopción de tecnologías emergentes de procesamiento de datos es económico: incluso en la medida en que pueda ser técnicamente posible que las arquitecturas tradicionales almacenen y procesen Big Data, el costo de hacerlo a gran escala es prohibitivo.

Los servicios en la cloud pueden reducir los obstáculos que dificultan la adopción de estas plataformas de procesamiento de Big Data al eliminar la necesidad de crear, configurar y administrar la infraestructura on-premises. De esta forma, los desarrolladores pueden pasar más rápidamente de la prueba de concepto a la producción y los científicos y analistas de datos pueden obtener antes perspectivas empresariales.

La combinación de servicios en la cloud y nuevas estrategias para almacenar, procesar y visualizar datos ofrece a las compañías la oportunidad de impulsar el cambio empresarial y cumplir los nuevos objetivos del negocio. Sin embargo, la adopción del procesamiento de datos en la cloud todavía está en sus primeras fases, y las personas entrevistadas para este estudio también recalcaban sus intenciones de ampliar su procesamiento de datos basado en la cloud, lo que permite vislumbrar la posible dirección que puede tomar el procesamiento de Big Data en los servicios en la cloud.

Las personas entrevistadas en este estudio utilizaban una amplia variedad de ofertas de AWS, como Amazon S3 para el almacenamiento en la cloud, Amazon Redshift para el almacenamiento de datos y Elastic Map Reduce (EMR) de Amazon: una oferta de Hadoop como servicio que es compatible e interoperable con Hive, Presto y otros proyectos relacionados con Hadoop. Por otra parte, algunos encuestados también ejecutaban distribuciones de Hadoop en una infraestructura de cloud. La base de datos NoSQL DynamoDB y Relational Database Service de Amazon también se utilizaban en producción o para pruebas y desarrollo, junto con otros servicios de cloud. OBJETIVOS DE NEGOCIO DE BIG DATA Como ya se ha señalado, una de las principales tendencias que impulsan la adopción del procesamiento de Big Data, tanto on-premises como en la cloud, es la posibilidad de aprovechar recursos de computación económicos para realizar análisis y procesamiento de datos a gran escala, algo que antes era imposible debido a su costo y complejidad.

El procesamiento de Big Data abre una amplia variedad de oportunidades de negocio, que pueden clasificarse en dos ámbitos clave:

• Mayores eficiencias operativas por la migración de cargas de trabajo de procesamiento de datos existentes a plataformas más económicas y más eficaces. Por ejemplo, muchas compañías están aprovechando los bajos costos de almacenamiento de Hadoop para migrar cargas de trabajo de extracción, transformación y carga de datos (ETL) y datos históricos desde almacenes de datos a Hadoop, con el objetivo de reducir los costos de almacenamiento y procesamiento de datos a la vez que se libera capacidad de almacenamiento de datos para dedicarla a cargas de trabajo de análisis más valiosas.

• Posibilitar y apoyar nuevas iniciativas empresariales aprovechando datos no explotados anteriormente y técnicas emergentes de análisis, por ejemplo mediante análisis de secuencias de clics, análisis de datos sociales, el Internet de las cosas, análisis predictivo y aprendizaje automático, para obtener nuevas perspectivas comerciales. Como ejemplos de caso de negocios cabe citar servicio de atención al cliente en tiempo real, análisis de fraudes, y publicidad y marketing segmentados.


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Las compañías que están aprovechando con éxito el procesamiento de Big Data en la cloud no disfrutan solamente de mejoras incrementales. Los beneficios que permite lograr el procesamiento de Big Data basado en la cloud se convierten rápidamente en parte fundamental del negocio, haciendo posibles nuevas aplicaciones y procesos de negocio gracias a los cuales la compañía puede conseguir una ventaja competitiva.

“En todo caso, toda nuestra existencia como compañía es un indicador de las consecuencias derivadas de la utilización de iniciativas de Big Data”. – Proveedor de plataforma móvil

Un claro ejemplo de ello provino de la empresa de servicios financieros, que utiliza Amazon Redshift como almacén de datos principal para su sistema de facturación y las tareas relacionadas de análisis y generación de informes. Las aplicaciones, y por tanto el almacén de datos de Amazon Redshift subyacente, son imprescindibles para el correcto funcionamiento de la empresa de servicios financieros.

Lo mismo puede decirse de otro de nuestros entrevistados, un proveedor de una plataforma de análisis de tecnologías móviles que se diseñó e implementó enteramente en la cloud. Sin servicios de cloud de Big Data, la compañía simplemente no existiría.

Todas las compañías que han colaborado en este informe combinan procesamiento de Big Data y la cloud para aumentar su competitividad y suministrar a sus clientes productos y servicios que no habrían sido posibles con los modelos de implementación y las técnicas de análisis y procesamiento de datos tradicionales.

Uno de los ejemplos procede de la empresa dedicada a la regulación de los servicios financieros, que a veces tiene que volver a ejecutar determinados trabajos de análisis del ‘modelo de riesgos y amenazas’ sobre grandes volúmenes de datos históricos que abarcan como mínimo 15 meses. Con bases de datos relacionales de análisis, la compañía tardaba entre seis y nueve meses en completar el análisis. Con Amazon EMR, el servicio Hadoop basado en la cloud, la empresa pudo ejecutar el mismo análisis en menos de una semana. Así, la compañía tiene una imagen más precisa y actualizada de sus amenazas y riesgos, tanto históricos como actuales.

Esa misma compañía ha observado también beneficios en la consulta de datos indexados para analistas de negocios. Algunas de esas consultas se ejecutan sobre un par de zettabytes de datos. Con el entorno de almacén de datos de la compañía, esas consultas pueden tardar hasta cuatro horas en completarse. Ese entorno ha cambiado ahora a Hadoop y HBase en Amazon EC2, logrando mejoras sustanciales del desempeño:

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Las compañías entrevistadas para la elaboración de este informe describieron unánimemente sus iniciativas de procesamiento de Big Data basado en la cloud como algo esencial para impulsar el cambio del negocio gracias a diversas métricas, incluidas tiempo de acceso al mercado más rápido, menores costos de procesamiento de datos, mayor conocimiento de los clientes y mejor servicio de atención al cliente.

De 6 a 9 meses Base de datos relacional on-premises

ANÁLISIS DE RIESGOS Y AMENAZAS

<1 semana Servicios Hadoop basados en la cloud

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“Con HBase en la cloud, obtenemos los resultados de esas mismas consultas en tan solo diez o doce segundos, lo que supone una mejora de 400 veces. No se trata de una mejora del 400%, sino de una mejora de 400 veces”. – Regulador de servicios financieros

Una consulta que tarda 4 horas en el almacén de datos on-premises se reduce a entre

10 y 12 segundos con Hadoop y HBase en IaaS

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Mejora de

400 veces

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Usuarios y casos de uso

APLICACIONES Y SERVICIOS ORIENTADOS A DATOS La entrega directa a los clientes de aplicaciones y servicios orientados a Big Data es un caso de uso primordial para la empresa de estrategias de marketing. Actualmente, la empresa utiliza servicios de cloud de Big Data para ofrecer información a sus clientes sobre cómo se gasta su dinero en marketing, y con qué resultados, especialmente en el ámbito del análisis competitivo.

Por supuesto, la consultoría tecnológica también se centra en obtener información útil para satisfacer las necesidades de los clientes en función de lo que sus clientes están haciendo. Análisis de transacciones, análisis de tarjetas de fidelidad y generación de ofertas personalizadas son algunos ejemplos concretos de proyectos que aprovechan los servicios de cloud de Big Data.

El proveedor de una plataforma de análisis de tecnologías móviles también está interesado en el suministro de datos a sus clientes, pero en este caso, está proporcionando a los desarrolladores de aplicaciones móviles información sobre sus aplicaciones móviles.

INFORMES EMPRESARIALES Y ANÁLISIS AVANZADOS Los Big Data basados en la cloud permiten elegir entre distintos puntos de partida. Se pueden ofrecer informes y análisis al público externo con la misma facilidad que a los clientes internos.

Por ejemplo, si bien la empresa de servicios financieros ofrece a sus clientes algunos datos que les permiten realizar análisis competitivos en comparación con sus homólogos, su caso de uso principal está más enfocado al uso interno, lo que implica la búsqueda de patrones comerciales ilegales. Así, sus usuarios principales son analistas de negocios y analistas financieros con especialización sectorial que usan herramientas de visualización y generación de informes.

Además de ofrecer a los clientes servicios orientados a datos, la empresa de estrategias de marketing cuenta también con sus propios analistas de negocios que consultan esos mismos datos mediante herramientas internas de análisis de tendencias e informes para poder dar un mejor servicio a sus clientes.

Entretanto, el regulador de servicios financieros ejecuta tres cargas de trabajo internas principales en la cloud para realizar análisis de negocios: análisis por lotes, análisis interactivos y análisis resumidos. El cuarto caso de uso, los análisis ad hoc, se siguen ejecutando actualmente en la infraestructura de almacén de datos on-premises, pero se ha establecido un plan para migrarlos a la cloud.

Se sigue trabajando en la entrega de un entorno para ofrecer esta funcionalidad en la cloud. Sin embargo, el regulador de servicios financieros pretende desarrollar las herramientas que permitan a sus científicos de datos aprovechar también los datos almacenados en la cloud basándose en las ventajas que ha visto en sus propios casos de uso de análisis por lotes, análisis interactivos y análisis resumidos.

Los usuarios finales de esas herramientas de análisis ad hoc on-premises se consideran científicos de datos y probablemente utilizarán una combinación de distintas técnicas y herramientas de análisis, incluidos análisis estadísticos, análisis programáticos y SQL en Hadoop.


Las compañías emplean distintos casos de uso para los servicios de cloud de Big Data. De las entrevistas surgieron varios ejemplos clave, incluidas la entrega de aplicaciones y servicios directamente a los clientes, la realización de análisis e informes de negocios y la exploración de datos con científicos de datos para impulsar nuevos conocimientos y oportunidades de negocio.

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CIENCIA DE DATOS Otros entrevistados ya están utilizando servicios de cloud de Big Data para impulsar la ciencia de datos. La empresa de estrategias de marketing cuenta con un equipo de científicos de datos que realizan modelados y análisis predictivos de los datos de la cloud para identificar nuevos orígenes de datos e información sobre la competencia que se puedan incluir en los productos y servicios que se venden a sus clientes, incluidos servicios de análisis predictivos.

“Hay un grupo muy reducido de científicos de datos que tienen vía libre ...y pierden el norte, pero si algo se va a convertir en algo más que un experimento, formalizamos el proceso”. – Empresa de estrategias de marketing

451 Research considera que este concepto de gravedad hacia los datos es un factor importante que influye en la adopción de servicios de cloud de Big Data, ya que los recursos de procesamiento migrarán a la plataforma en la que se almacenan más datos (o quizás los datos más importantes).


Los entrevistados utilizan una amplia variedad de servicios de Big Data basados en la cloud, tal y como se indicó en la introducción. Sin embargo, el denominador común es el servicio Amazon S3 de almacenamiento en la cloud, lo que aporta algunas pruebas sobre la convicción de 451 Research de que el análisis y el procesamiento de datos gravitan hacia los datos, y que el creciente uso de los servicios de almacenamiento de datos será un motor principal del mayor procesamiento de datos basados en la cloud.

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Desafíos: técnicos, de procesos, de negocio

Los proyectos de Big Data conllevan numerosos desafíos, tanto en la cloud como on-premises. Sin embargo, es sorprendente que en gran medida los desafíos que los entrevistados ponen de manifiesto no son específicos de la cloud. La conclusión que extraemos de ello es que la cloud en sí misma no representa un desafío importante cuando se trata de implementaciones de Big Data.

La escasez de científicos de datos supone un problema importante en general, tanto en la cloud como on-premises, si bien es menor en el caso de la cloud ya que está configurada para abordar cierta complejidad. Para todos los profesionales de Big Data, ha resultado ser especialmente difícil encontrar candidatos que no solo puedan usar herramientas como Python y R para analizar datos, sino que también sean capaces de aplicar esos conocimientos para la creación de prototipos de nuevos productos y servicios.

La contratación de personas con capacidad de análisis de negocio también supone todo un desafío; hay que asegurarse de que tienen los conocimientos especializados necesarios para aplicar sus destrezas técnicas al problema de negocio que se plantea. De nuevo, se trata de un problema señalado tanto por las empresas de servicios financieros como por la empresa de consultoría, lo cual pone de manifiesto la necesidad de identificar casos de uso para aprovechar la tecnología.

Entre otros problemas pueden mencionarse la integración con orígenes de datos externos, concretamente mediante las API, y la integración con sistemas internos. Esto representa un verdadero desafío para el proveedor de una plataforma de análisis móviles, ya que ha sido adquirido recientemente y ahora forma parte de una compañía mayor. Dado que la compañía tiene más éxito, otro desafío específico de la cloud es controlar los posibles costos y balancear el costo del éxito intentando duplicar el número de clientes sin duplicar la cantidad de infraestructura (y el costo de administración que ello conlleva) necesaria para atender a dichos clientes.

La gobernanza de los datos es otro desafío de los procesos de negocio, sobre todo para la empresa de estrategias de marketing a la luz de las normativas regionales relativas a la gobernanza de los datos. La empresa de consultoría también planteó la gobernanza de los datos como un problema de procesos junto con la seguridad: se trata de desafíos perennes para cualquier compañía y fuente de especial preocupación para las organizaciones que migran aplicaciones ya existentes a servicios de cloud. Estas preocupaciones sobre el cumplimiento de Big Data afectan tanto a las instancias on-premises como a las basadas en la cloud.

“Creo que el boom de los datos y la accesibilidad de los datos que nos rodea supera con creces a los profesionales en los casos de administración y gobernanza. Creo que hacemos un buen trabajo, pero siempre podemos hacerlo mejor”. – Empresa de estrategias de marketing

Como es lógico, la empresa de servicios financieros sometió a su proveedor de cloud a un examen de seguridad de varios meses de duración para garantizar su confianza en la migración de los datos y servicios a la cloud. Aunque el proveedor de cloud superó el examen de seguridad, no todos los datos de la empresa de servicios financieros residen en la cloud. Debido a las normativas relativas a la gobernanza de los datos, algunos conjuntos de datos aún están almacenados on-premises.


La resistencia al cambio por parte de los propietarios de negocios establecidos es también un posible problema planteado por la empresa de servicios financieros y el proveedor de consultoría, si bien la primera consideraba que se podía mitigar rápidamente con las pruebas de las ventajas del TCO.

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Posibles problemas de los proyectos de Big Data:

Sobre una escala de 1 al 5, de menos grave a más importante

Conjunto de competencias

Percepción del valor

Carencia de casos de negocio

Incapacidad de cuantificar los costos

Resistencia por parte de los propietarios

0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0


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Medida del éxito

En vista de que las compañías están usando Big Data en la cloud para alcanzar nuevos objetivos de negocio, ¿cómo miden el éxito de un proyecto de Big Data? Y más concretamente, ¿cómo miden el éxito de un proyecto de Big Data en la cloud? Las respuestas fueron diferentes en las distintas organizaciones según la función. Los entrevistados señalaron diversos beneficios potenciales, incluidos ahorros de costos, mayor rapidez de comercialización, mayor agilidad de los desarrolladores y generación de ingresos.

MAYOR RAPIDEZ DE COMERCIALIZACIÓN La mayor rapidez de comercialización suele ser el motor esencial de la adopción de servicios de cloud de Big Data para las startups y los sectores emergentes, ya que les permite pasar del concepto a la producción sin necesidad de diseñar, contratar, configurar y mantener una infraestructura on-premises. Este es el principal beneficio identificado por el proveedor de una plataforma de análisis de tecnologías móviles, con el beneficio adicional de que la escalabilidad dentro de la cloud permite a la compañía responder de manera más adecuada a los picos repentinos de demanda. Otro beneficio identificado por la compañía es el atractivo de la cloud para los ingenieros y desarrolladores, lo que les ha permitido contratar y retener talento.

El proveedor de una plataforma de aplicaciones móviles cita también el tiempo de acceso al mercado como beneficio principal de la adopción de servicios de cloud de Big Data, lo que les ha permitido desarrollar y lanzar su oferta más rápidamente gracias a la disponibilidad de servicios listos para usar con escalabilidad integrada.

“La mayor rapidez de comercialización fue con diferencia el aspecto más importante. Ser capaces de aprovechar estos prácticos servicios listos para usar que integran escalabilidad y tienen un costo razonable nos permitió crear nuestros servicios de forma mucho más eficiente”.

– Proveedor de una plataforma de aplicaciones móviles

La empresa de estrategias de marketing ha apreciado también diversos beneficios, como ahorro de costos, mayor rapidez de comercialización, mayor agilidad de los desarrolladores y generación de ingresos. Su importancia relativa cambiaba en función de si respondía el departamento financiero, los especialistas de marketing o el departamento de TI. No obstante, para el director tecnológico de la empresa de estrategias de marketing, la mayor rapidez de comercialización es el principal beneficio.

“Podíamos tener una idea por la mañana y desarrollarla por la tarde en caso necesario. Hubo algunas cosas para las que encontramos una solución completa en 24 horas. Era un hecho sin precedentes”.

– Empresa de estrategias de marketing

Desde el concepto hasta la implementación

en producción


24 horas

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COSTO TOTAL DE PROPIEDAD Los usuarios de Big Data mayores y más consolidados tienden a sentirse atraídos por los servicios de cloud dada la oportunidad de reducir costos y mejorar las eficiencias operativas que ofrecen. Quizás no sea sorprendente que la empresa de servicios financieros prestara especial atención a los beneficios de reducción de costos, que se consiguen con la migración de un almacén de datos on-premises a un servicio de almacén de datos con un costo inferior aproximado del 40%.

“Esencialmente, en la medida en que el costo total de propiedad es uno de nuestros factores impulsores más importantes, la percepción empresarial de ese valor es clave para la adopción de todo esto”. – Empresa de servicios financieros

“Percibimos claramente una reducción sustancial de los costos al migrar ese almacén de on-premises [a la cloud]. Conseguimos unos ahorros del 57%. ”

– Empresa de servicios financieros

El regulador de servicios financieros también hace gran hincapié en los costos; emplea diversos indicadores clave de desempeño (KPI) para medir su éxito con los servicios de cloud. Estos KPI incluyen si el proyecto se adecua al propósito con el que ha sido creado, si se entregó a tiempo y si se entregó dentro del presupuesto previsto.

La migración hacia la cloud ha presentado algunas ventajas en ese sentido.

Almacén de datos on-premises

57% AHORROS DE COSTOS

Servicio de almacén de datos basado en la cloud

Gracias a un proyecto inicial de cálculo de costos, la compañía descubrió que podía ahorrar entre un 35 y un 40% del costo de un entorno on-premises comparable. Además, la compañía se ha dado cuenta de que gracias a la evolución constante de sus servicios de cloud para aprovechar los nuevos e innovadores servicios y tecnologías, es capaz de lograr su objetivo de reducir los costos entre un 12 y un 14% anualmente.

“Hace año y medio, instalamos este entorno HBase” [con una distribución de Hadoop]. “Ahora queremos reemplazarlo con Amazon EMR y ejecutar HBase en Amazon S3. Teníamos otra aplicación que usaba estos sistemas mayores efímeros, estos sistemas HS1 [almacenamiento denso y alto desempeño de lectura y escritura secuenciales] y en un año los reemplazamos con D2 [instancias de almacenamiento denso y alto desempeño de lectura y escritura secuenciales, diseñadas especialmente para conjuntos de datos muy grandes] porque ofrecían mayor desempeño con un 40% menos de costo. Tenemos esta aplicación interactiva que se basa en Hive. Lleva ocho meses en producción. Hoy queremos reemplazarla con Presto”. – Regulador de servicios financieros

Los Big Data son tan intrínsecos al negocio de la empresa de servicios financieros que ha aplicado indicadores de negocio más genéricos para medir el éxito de su proyecto, usando aspectos como los ingresos mes a mes y la cuota de mercado. En cuanto al propio sistema, el costo es un indicador importante, ya que es la capacidad de generar informes de manera oportuna para medir el éxito del negocio.

“Cuando hicimos cuentas y vimos que un sistema basado en la cloud iba a costar menos de la mitad que el sistema on-premises actual, la respuesta de la empresa fue inmediata: ‘Sí, lo queremos. Solamente hay que asegurarse de que va a funcionar y que mis datos van a estar protegidos’. Una vez que fuimos capaces de comprobar todo, no tenía vuelta de hoja”. – Empresa de servicios financieros


35-40% ahorros de

costos

Frente a un entorno interno comparable

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DESEMPEÑO DEL NEGOCIO Para la empresa de marketing, los indicadores clave de desempeño son más específicos del sistema: costo, tiempo de actividad, desempeño de las aplicaciones y seguridad. Se consideraron dentro del contexto de la mayor preocupación sobre el desempeño del negocio en su conjunto.

Asimismo, si bien el proveedor de una plataforma de análisis móviles mide varios indicadores relacionados con el servicio de cloud (el desempeño y el costo relativo son los beneficios principales), los indicadores más importantes están relacionados con el propio negocio. En este caso, los KPI incluyen cuántos clientes utilizan el servicio, qué volumen de datos de clientes se está gestionando y cuánto valor puede aportar a los clientes.

La consultora ha visto varias ventajas. Aunque el ahorro de dinero es el aspecto positivo más obvio, las mejoras en cuanto a la mayor rapidez de comercialización y la generación de ingresos también destacan como beneficios significativos. Mientras tanto, la empresa de consultoría también se concentró en indicadores relacionados con los clientes como la generación de nuevos ingresos, la generación de nuevos clientes y la retención de clientes.

El proveedor de una plataforma de aplicaciones móviles también calcula que ha ahorrado costos al no tener que contratar personal para administrar y mantener los propios servicios.

AGILIDAD Para el proveedor de una plataforma de análisis de tecnologías móviles, agilizar el tiempo de comercialización y la posibilidad de modificar y ampliar su plataforma de forma ágil es fundamental para tomar la decisión de si una aplicación se tiene que implementar on-premises o en la cloud.

Aunque a menudo el costo es el principal impulsor para los proveedores y sectores establecidos, como se indicó anteriormente, la agilidad se convierte a menudo en un beneficio mayor que puede contribuir a una adopción a mayor escala al permitir y apoyar nuevas iniciativas de negocio. Además de las consideraciones de costos, la agilidad es también un factor clave para la empresa de servicios financieros, especialmente la facilidad con la que se pueden aprovisionar nuevos recursos de computación y de almacenamiento en la cloud si se compara con los trámites y los obstáculos que hay que superar para aprovisionar hardware de servidor on-premises.

“Si quiero aprovisionar unas piezas de hardware [en la cloud], puedo hacerlo ahora mismo. Si quiero aprovisionar unas piezas de hardware en nuestro centro de datos, es todo un alarde de trámites y llamadas telefónicas que dura varios meses”. – Empresa de servicios financieros

La empresa de estrategias de marketing también cita la agilidad como beneficio, lo que indica que una mayor agilidad supone un beneficio tanto para el equipo de operaciones como para los analistas de negocio.

“Creo que los principales beneficiarios son los chicos de operaciones de la infraestructura de TI, porque ya no tenemos nada on-premises…“ el hecho de que un analista o un científico de datos pueda tener configurado un entorno completo una hora después de pedirlo significa que los usuarios empresariales son también benefactores”.

– Empresa de estrategias de marketing


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Expectativas

No es sorprendente que, dado que utilizan una combinación de procesamiento de Big Data y la cloud para aumentar su competitividad y entregar nuevos servicios, los entrevistados sean unánimes a la hora de considerar Big Data como un componente esencial de los productos y servicios que ofrecen. También señalaron que esperan aumentar sus inversiones en Big Data en los próximos 12 a 24 meses. La capacidad ilimitada, la agilidad y los menores costos que conlleva el alojamiento de Big Data en la cloud son componentes esenciales para permitir ese crecimiento, como ilustran las visiones que compartieron con nosotros respecto a sus planes:

Capacidad ilimitada

“Creo que en los 10 últimos años, la gente ha descubierto cómo almacenar y recopilar la mayor cantidad de datos posible…. ahora la gente está intentando dilucidar cómo utilizar esos datos cada vez más, por lo que la demanda de capacidad seguirá aumentando”. – Proveedor de una plataforma de análisis móviles.

Agilidad

“Cuantos más datos tengamos y con mayor rapidez podamos analizarlos, más rápidamente podremos generar nuevos productos de datos que se puedan vender. No puedes administrar lo que no puedes medir. Realmente creo que eso lo resume todo”. – Empresa de servicios financieros

Menor TCO

“Estamos retirando más sistemas [llevándolos a la cloud] y recopilando más datos. Aunque nos cuesta más dinero recopilar más datos, es una inversión que sin duda merece la pena y que la empresa apoya abiertamente. Nos piden activamente que añadamos más información a ese almacén de datos. A medida que migramos sistemas [a la cloud], podemos olvidarnos de sus costos internos, lo que podemos emplear para ahorrar dinero y gastar más en Big Data”. – Empresa de servicios financieros


consultoría · para ello, proporcionan a sus clientes productos o servicios que no habrían sido...

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